Интеграция цифровых платформ и генеративных моделей в образовательную практику в последние годы сопровождалась устойчивыми ожиданиями технологического детерминизма технологии ИИ [10]. Прогнозировалось, что новые технологии обеспечат систематическое повышение качества усвоения знаний, обеспечат объективность оценивания и персонализации образовательных траекторий [9].

В научных представлениях о цифровой трансформации образования утвердился тезис о технологической инфраструктуре как об определяющем факторе преобразований [11]. Институциональная среда и социокультурные условия в рамках данной модели рассматриваются лишь как пассивный фон, не влияющий на сущность изменений [4].

Эмпирические исследования показывают, что реакция образовательных систем оказалась сложнее ожидаемой. В ответ на технологические изменения возникают адаптационные стратегии: образовательная симуляция, теневая цифровизация, институциональное сопротивление [2, 5, 8].
Зафиксированные противоречия между технологическим детерминизмом и фундаментальными антропологическими, организационными и ценностными основаниями образования составляют проблемное поле настоящего исследования.

Цель исследования – выявление системных противоречий между технологическим детерминизмом генеративных моделей ИИ и адаптационными процессами в образовании. В работе анализируются теоретические основания детерминизма и эмпирические проявления сопротивления ИИ в образовательной практике.

В классических версиях технологического детерминизма техника описывается как автономный фактор, задающий направление исторического развития и структуру социальных институтов. В интерпретации Р. Хейлбронера логика машинного производства и технологических нововведений рассматривается как основной двигатель экономических и культурных изменений, тогда как человеческие выборы и институциональные формы выступают производными от технологического базиса [11]. Концепция М. Маклюэна радикализует этот подход, показывая, что сами технические средства формируют не только содержание сообщений, но и структуры восприятия, мышления и взаимодействия [4]. Тем самым техника понимается не как инструмент в руках субъекта, а как среда, конституирующая новые типы опыта.

В образовательном контексте технологический детерминизм порождает ожидание автоматической трансформации педагогического процесса: цифровые технологии и искусственный интеллект должны обеспечить переход от массового обучения к персонализированным траекториям, устранить субъективизм оценивания, повысить мотивацию и вовлечённость обучающихся [1, 10]. В подобных детерминистских сценариях ИИ выступает в качестве внешней силы, способной «исправить» традиционные ограничения образования как социального института, тогда как образовательные системы в целом рассматриваются как пассивный объект технологического воздействия [8, 9]. Эти представления подкрепляются как оптимистическими дискурсами о «цифровом переломе» в образовании, так и алармистскими моделями, предсказывающими вытеснение преподавателя алгоритмами [7].

Эмпирические исследования показывают, что использование генеративных моделей ИИ студентами и преподавателями выступает фактором, усиливающим существующие противоречия между формальными требованиями и практикой: нормы и правила сталкиваются с возможностями их обхода, цели обучения вступают в конфликт с доступностью готовых решений, ценность самостоятельного мышления девальвируется иллюзией лёгкого результата [2, 9]. Формируется феномен образовательного симулякра: обучающиеся предъявляют тексты и решения задач, произведённые при помощи ИИ, которые внешне удовлетворяют критериям академической успешности, но не сопровождаются освоением соответствующих способов действия и понятийного аппарата. В результате система отчётности фиксирует рост показателей успеваемости, тогда как реальные когнитивные достижения обучающихся остаются неопределёнными.

Параллельно развивается теневая цифровизация, когда ИИ-инструменты используются преимущественно для имитации учебной активности: автоматического генерирования ответов, рефератов, программного кода, а официальные документы и стратегии декларируют переход к «образованию будущего» [5, 6]. Социотехнический разрыв проявляется в том, что реальные практики присвоения технологий студентами и преподавателями расходятся с нормативными ожиданиями: технология используется скорее для минимизации усилий и адаптации к существующим формам контроля, чем для развёртывания новых форм мышления и сотрудничества.

Выявляются разнообразные практики сопротивления технологическому детерминизму: локальные запросы применения ИИ в учебных работах, введение формальных процедур проверки, неформальное допущение использования ИИ в качестве инструмента при «разумном» соблюдении правил [8].

Образовательная система не принимает на себя роль пассивного адресата технологического давления: она модифицирует, тормозит и переопределяет сценарии внедрения ИИ, встроенные в детерминистские прогнозы. исходя из собственных норм, ценностей и ограничений.

Гуманистические и антропологические основания образования выступают в качестве точек адаптационного сопротивления и обуславливают ограниченность детерминизма применительно к образованию.

Сопоставление детерминистских прогнозов и реальной интеграции ИИ в образовательную практику позволяет зафиксировать следующие противоречия:
-       в детерминистской логике ИИ выступает как автономная сила, способная переопределить логику образовательного процесса, тогда как эмпирический данные показывают, что траектории использования технологии задаются деятельностью субъектов и институтов, их нормами, привычками и стратегиями выживания;
-       функционалистское понимание знания вступает в конфликт с антропологической природой образования, ориентированной на становление личности как самостоятельного субъекта;
-       скорость развития и внедрения цифровых технологий и ИИ радикально превосходит темпы изменения образовательных институтов, нормативно-правовой базы и профессиональной культуры педагогов: новые технологические средства встраиваются в старые формы организации учебного процесса, а не радикально их реформируют.

Проведённый анализ показал, что технологический детерминизм, задающий образ неизбежного и линейного преобразования образования под воздействием цифровых технологий и генеративных моделей искусственного интеллекта, не выдерживает столкновения с реальными адаптационными процессами в образовательных системах.

Выявленные феномены образовательного симулякра, теневой цифровизации, институционального диссонанса и практик сопротивления демонстрируют, что будущее образования определяется не столько логикой алгоритмов, сколько способностью институтов и профессионального сообщества разрешать возникающие противоречия между функционалистскими ожиданиями и антропологической природой педагогического процесса. При этом важно учитывать, что отмеченные две стороны противоречий не являются параллельными, они тесно взаимосвязаны. Эта взаимосвязь базируется. в частности, на положениях культурно-исторической теории развития психики Л.С. Выготского [3]. По его мнению, интеграция инструмента в поведенческую деятельность человека способствует формированию новых функциональных элементов, связанных с его применением и управлением. Это влечёт за собой трансформацию психических процессов, изменение их интенсивности, длительности и последовательности, а также замещение одних функций другими, что приводит к реорганизации структуры поведения. Именно поэтому проблема понимания и поиска исследовательских подходов в «эпоху» ИИ, педагогически целесообразное использование нейросетей как средства обучения, разработка и валидация стратегий и методов обучения, воспитания и развития человека «другого» стиля поведения остро актуальна в педагогической науке и образовании в целом.

Литература:
1.      Бриньолфсон Э. Вторая эра машин: работа, прогресс и процветание в эпоху новейших технологий: пер. с англ. / Э. Бриньолфсон, Э. Макафи. - М.: АСТ, 2017. – 382 с.
2.      Бурганова Л. А. Риски использования искусственного интеллекта в высшем образовании: взгляд студентов / Л. А. Бурганова, О. В. Юрьева, О. Ю. Кукушкина // Вестник экономики, права и социологии. – 2025. – № 2. – С. 241-246. – DOI 10.24412/1998-5533-2025-2-241-246.
3.      Выготский Л. С. Мышление и речь. Изд. 5, испр. – М.: Издательство «Лабиринт», 1999. – 352 с.
4.      Маклюэн М. Понимание медиа: внешние расширения человека / М. Маклюэн; Маршалл Маклюэн; Пер. с англ. В.Г. Николаева. – М.: КАНОН-пресс-Ц, 2003. – (Центр фундаментальной социологии). – ISBN 5-86090-102-X. – EDN QOCITF.
5.      Мантуленко В. В. Искусственный интеллект в образовании: противоречия в использовании / В. В. Мантуленко, А. В. Мантуленко // Научно-методический электронный журнал «Концепт». – 2024. – № 6. – С. 221-237. – DOI 10.24412/2304-120X-2024-11092.
6.      Михаленко Н. А. Социально-философские противоречия новых технологий в контексте безопасности российского общества / Н. А. Михаленко // Социально-гуманитарные знания. – 2025. – № 5. – С. 249-252. – EDN IIOBGS.
7.      Немытых С. Л. Искусственный интеллект в образовании: вызовы, возможности, перспектив / С. Л. Немытых, А. В. Дьячкова // Российские регионы в фокусе перемен: Сборник докладов XVIII Международной конференции, Екатеринбург, 16–18 ноября 2023 года. – Екатеринбург: Издательский Дом «Ажур», 2023. – С. 433-435. – EDN MYFXKI.
8.      Резаев А. В. Внедрение инструментов искусственного интеллекта в сферу высшего образования: взгляд с позиций социально-институциональной парадигмы общения / А. В. Резаев, Н. Д. Трегубова // Высшее образование в России. – 2025. – Т. 34, № 6. – С. 80-90. – DOI 10.31992/0869-3617-2025-34-6-80-90.
9.      Сафонцева Н. Ю. Искусственный интеллект в образовании: технологические смыслы и ценностные риски / Н. Ю. Сафонцева, Ю. Н. Кривенко-Бахмутская // Ценности и смыслы. – 2025. – № 1(95). – С. 19-37. – DOI 10.24412/2071-6427-2025-1-19-37.
10.  Чулюков В. А. Искусственный интеллект и будущее образования / В. А. Чулюков, В. М. Дубов // Современное педагогическое образование. – 2020. – № 3. – С. 27-31. – EDN DWLFKJ.
11.  Heilbroner R.L. Do Machines Make History? // Technology and Culture. 2009. Vol. 8, no. 3. P. 97‒106. https://doi.org/10.2307/3101719.